Отримати вихідний код: learnpython.py
Python був створений Гвідо ван Россумом на початку 90-х. Зараз це одна з найпопулярніших мов програмування. Я закохався в Python за його синтаксичну ясність. Це, по суті, виконуваний псевдокод.
# Однорядкові коментарі починаються з символу решітки.
""" Багаторядкові рядки можна записувати,
використовуючи три подвійні лапки, і часто вони використовуються
як документація.
"""
####################################################
## 1. Примітивні типи даних і оператори
####################################################
# У вас є числа
3 # => 3
# Математика працює так, як ви очікуєте
1 + 1 # => 2
8 - 1 # => 7
10 * 2 # => 20
35 / 5 # => 7.0
# Цілочисельне ділення округлює в бік мінус нескінченності
5 // 3 # => 1
-5 // 3 # => -2
5.0 // 3.0 # => 1.0 # працює також з числами з плаваючою комою
-5.0 // 3.0 # => -2.0
# Результат ділення завжди є числом з плаваючою комою
10.0 / 3 # => 3.3333333333333335
# Операція залишку від ділення (модуль)
7 % 3 # => 1
# i % j має той самий знак, що й j, на відміну від C
-7 % 3 # => 2
# Піднесення до степеня (x**y, x у степені y)
2**3 # => 8
# Пріоритет операцій можна змінити за допомогою дужок
1 + 3 * 2 # => 7
(1 + 3) * 2 # => 8
# Булеві значення є примітивами (Зверніть увагу на велику літеру)
True # => True
False # => False
# заперечення за допомогою not
not True # => False
not False # => True
# Булеві оператори
# Зверніть увагу, що "and" та "or" чутливі до регістру
True and False # => False
False or True # => True
# True і False насправді є 1 і 0, але з різними ключовими словами
True + True # => 2
True * 8 # => 8
False - 5 # => -5
# Оператори порівняння дивляться на числове значення True і False
0 == False # => True
2 > True # => True
2 == True # => False
-5 != False # => True
# None, 0, та порожні рядки/списки/словники/кортежі/множини оцінюються як False.
# Всі інші значення є True
bool(0) # => False
bool("") # => False
bool([]) # => False
bool({}) # => False
bool(()) # => False
bool(set()) # => False
bool(4) # => True
bool(-6) # => True
# Використання логічних операторів з цілими числами приводить їх до булевих значень
# для оцінки, але повертається їхнє не приведене значення. Не плутайте з bool(ints)
# та побітовими and/or (&,|)
bool(0) # => False
bool(2) # => True
0 and 2 # => 0
bool(-5) # => True
bool(2) # => True
-5 or 0 # => -5
# Рівність це ==
1 == 1 # => True
2 == 1 # => False
# Нерівність це !=
1 != 1 # => False
2 != 1 # => True
# Більше порівнянь
1 < 10 # => True
1 > 10 # => False
2 <= 2 # => True
2 >= 2 # => True
# Перевірка, чи знаходиться значення в діапазоні
1 < 2 and 2 < 3 # => True
2 < 3 and 3 < 2 # => False
# Ланцюжки роблять це красивішим
1 < 2 < 3 # => True
2 < 3 < 2 # => False
# (is проти ==) is перевіряє, чи посилаються дві змінні на один і той самий об'єкт,
# але == перевіряє, чи мають об'єкти, на які вони вказують, однакові значення.
a = [1, 2, 3, 4] # Вказуємо a на новий список, [1, 2, 3, 4]
b = a # Вказуємо b на те, на що вказує a
b is a # => True, a і b посилаються на один і той самий об'єкт
b == a # => True, об'єкти a і b рівні
b = [1, 2, 3, 4] # Вказуємо b на новий список, [1, 2, 3, 4]
b is a # => False, a і b не посилаються на один і той самий об'єкт
b == a # => True, об'єкти a і b рівні
# Рядки створюються за допомогою " або '
"Це рядок."
'Це також рядок.'
# Рядки також можна додавати
"Hello " + "world!" # => "Hello world!"
# Рядкові літерали (але не змінні) можна конкатенувати без використання '+'
"Hello " "world!" # => "Hello world!"
# Рядок можна розглядати як список символів
"Hello world!"[0] # => 'H'
# Ви можете знайти довжину рядка
len("This is a string") # => 16
# Починаючи з Python 3.6, ви можете використовувати f-рядки або форматовані рядкові літерали.
name = "Reiko"
f"She said her name is {name}." # => "She said her name is Reiko"
# Будь-який валідний вираз Python всередині цих дужок повертається в рядок.
f"{name} is {len(name)} characters long." # => "Reiko is 5 characters long."
# None є об'єктом
None # => None
# Не використовуйте символ рівності "==" для порівняння об'єктів з None
# Використовуйте "is" замість цього. Це перевіряє рівність ідентичності об'єкта.
"etc" is None # => False
None is None # => True
####################################################
## 2. Змінні та колекції
####################################################
# Python має функцію print
print("I'm Python. Nice to meet you!") # => I'm Python. Nice to meet you!
# За замовчуванням функція print також друкує новий рядок в кінці.
# Використовуйте необов'язковий аргумент end, щоб змінити кінцевий рядок.
print("Hello, World", end="!") # => Hello, World!
# Простий спосіб отримати вхідні дані з консолі
input_string_var = input("Enter some data: ") # Повертає дані як рядок
# Оголошень змінних немає, тільки присвоєння.
# Угода про іменування змінних - стиль snake_case
some_var = 5
some_var # => 5
# Доступ до раніше не присвоєної змінної є винятком.
# Дивіться Control Flow, щоб дізнатися більше про обробку винятків.
some_unknown_var # Викликає NameError
# if може використовуватися як вираз
# Еквівалент тернарного оператора '?:' в C
"yay!" if 0 > 1 else "nay!" # => "nay!"
# Списки зберігають послідовності
li = []
# Ви можете почати з заповненого списку
other_li = [4, 5, 6]
# Додавання елементів в кінець списку за допомогою append
li.append(1) # li тепер [1]
li.append(2) # li тепер [1, 2]
li.append(4) # li тепер [1, 2, 4]
li.append(3) # li тепер [1, 2, 4, 3]
# Видалення з кінця за допомогою pop
li.pop() # => 3 і li тепер [1, 2, 4]
# Давайте повернемо його назад
li.append(3) # li знову [1, 2, 4, 3]
# Доступ до списку, як до будь-якого масиву
li[0] # => 1
# Подивитися на останній елемент
li[-1] # => 3
# Вихід за межі викликає IndexError
li[4] # Викликає IndexError
# Ви можете дивитися на діапазони за допомогою синтаксису зрізів.
# Початковий індекс включено, кінцевий - ні
# (Це замкнутий/відкритий діапазон для математиків.)
li[1:3] # Повернути список від індексу 1 до 2 => [2, 4]
li[2:] # Повернути список, починаючи з індексу 2 => [4, 3]
li[:3] # Повернути список від початку до індексу 3 => [1, 2, 4]
li[::2] # Повернути список, вибираючи елементи з кроком 2 => [1, 4]
li[::-1] # Повернути список у зворотному порядку => [3, 4, 2, 1]
# Використовуйте будь-яку комбінацію для створення складних зрізів
# li[start:end:step]
# Зробити копію на один рівень глибини за допомогою зрізів
li2 = li[:] # => li2 = [1, 2, 4, 3], але (li2 is li) буде false.
# Видалити довільні елементи зі списку за допомогою "del"
del li[2] # li тепер [1, 2, 3]
# Видалити перше входження значення
li.remove(2) # li тепер [1, 3]
li.remove(2) # Викликає ValueError, оскільки 2 немає в списку
# Вставити елемент за певним індексом
li.insert(1, 2) # li знову [1, 2, 3]
# Отримати індекс першого знайденого елемента, що відповідає аргументу
li.index(2) # => 1
li.index(4) # Викликає ValueError, оскільки 4 немає в списку
# Ви можете додавати списки
# Примітка: значення для li та other_li не змінюються.
li + other_li # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Конкатенувати списки за допомогою "extend()"
li.extend(other_li) # Тепер li це [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Перевірка на існування в списку за допомогою "in"
1 in li # => True
# Перевірити довжину за допомогою "len()"
len(li) # => 6
# Кортежі схожі на списки, але є незмінними.
tup = (1, 2, 3)
tup[0] # => 1
tup[0] = 3 # Викликає TypeError
# Зверніть увагу, що кортеж довжиною один повинен мати кому після останнього елемента,
# але кортежі іншої довжини, навіть нульової, не потребують цього.
type((1)) # => <class 'int'>
type((1,)) # => <class 'tuple'>
type(()) # => <class 'tuple'>
# Ви можете робити більшість операцій зі списками і над кортежами
len(tup) # => 3
tup + (4, 5, 6) # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2] # => (1, 2)
2 in tup # => True
# Ви можете розпакувати кортежі (або списки) у змінні
a, b, c = (1, 2, 3) # a тепер 1, b тепер 2 і c тепер 3
# Ви також можете робити розширене розпакування
a, *b, c = (1, 2, 3, 4) # a тепер 1, b тепер [2, 3] і c тепер 4
# Кортежі створюються за замовчуванням, якщо ви опустите дужки
d, e, f = 4, 5, 6 # кортеж 4, 5, 6 розпаковується у змінні d, e та f
# відповідно так, що d = 4, e = 5 і f = 6
# Тепер подивіться, як легко поміняти місцями два значення
e, d = d, e # d тепер 5 і e тепер 4
# Словники зберігають відображення ключів у значення
empty_dict = {}
# Ось заповнений словник
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
# Зверніть увагу, що ключі для словників повинні бути незмінних типів. Це для того, щоб
# ключ можна було перетворити на постійне хеш-значення для швидкого пошуку.
# Незмінні типи включають цілі числа, числа з плаваючою комою, рядки, кортежі.
invalid_dict = {[1,2,3]: "123"} # => Викликає TypeError: unhashable type: 'list'
valid_dict = {(1,2,3):[1,2,3]} # Значення можуть бути будь-якого типу.
# Пошук значень за допомогою []
filled_dict["one"] # => 1
# Отримати всі ключі як ітерабельний об'єкт за допомогою "keys()". Потрібно обгорнути виклик у list()
# щоб перетворити його на список. Ми поговоримо про це пізніше. Примітка - для версій Python
# <3.7 порядок ключів словника не гарантується. Ваші результати можуть
# не точно відповідати наведеному нижче прикладу. Однак, починаючи з Python 3.7, елементи
# словника зберігають порядок, у якому вони були вставлені в словник.
list(filled_dict.keys()) # => ["three", "two", "one"] в Python <3.7
list(filled_dict.keys()) # => ["one", "two", "three"] в Python 3.7+
# Отримати всі значення як ітерабельний об'єкт за допомогою "values()". Знову ж таки, потрібно обгорнути це
# в list(), щоб отримати їх з ітерабельного об'єкта. Примітка - Те саме, що й вище щодо порядку
# ключів.
list(filled_dict.values()) # => [3, 2, 1] в Python <3.7
list(filled_dict.values()) # => [1, 2, 3] в Python 3.7+
# Перевірка на існування ключів у словнику за допомогою "in"
"one" in filled_dict # => True
1 in filled_dict # => False
# Пошук неіснуючого ключа викликає KeyError
filled_dict["four"] # KeyError
# Використовуйте метод "get()", щоб уникнути KeyError
filled_dict.get("one") # => 1
filled_dict.get("four") # => None
# Метод get підтримує аргумент за замовчуванням, коли значення відсутнє
filled_dict.get("one", 4) # => 1
filled_dict.get("four", 4) # => 4
# "setdefault()" вставляє в словник тільки якщо даний ключ відсутній
filled_dict.setdefault("five", 5) # filled_dict["five"] встановлено в 5
filled_dict.setdefault("five", 6) # filled_dict["five"] все ще 5
# Додавання до словника
filled_dict.update({"four":4}) # => {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
filled_dict["four"] = 4 # інший спосіб додати до словника
# Видалення ключів зі словника за допомогою del
del filled_dict["one"] # Видаляє ключ "one" із заповненого словника
# З Python 3.5 ви також можете використовувати додаткові опції розпакування
{"a": 1, **{"b": 2}} # => {'a': 1, 'b': 2}
{"a": 1, **{"a": 2}} # => {'a': 2}
# Множини зберігають ... ну, множини
empty_set = set()
# Ініціалізувати множину купою значень.
some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4} # some_set тепер {1, 2, 3, 4}
# Подібно до ключів словника, елементи множини повинні бути незмінними.
invalid_set = {[1], 1} # => Викликає TypeError: unhashable type: 'list'
valid_set = {(1,), 1}
# Додати ще один елемент до множини
filled_set = some_set
filled_set.add(5) # filled_set тепер {1, 2, 3, 4, 5}
# Множини не мають дубльованих елементів
filled_set.add(5) # вона залишається як раніше {1, 2, 3, 4, 5}
# Перетин множин за допомогою &
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set # => {3, 4, 5}
# Об'єднання множин за допомогою |
filled_set | other_set # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# Різниця множин за допомогою -
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5} # => {1, 4}
# Симетрична різниця множин за допомогою ^
{1, 2, 3, 4} ^ {2, 3, 5} # => {1, 4, 5}
# Перевірити, чи є множина зліва надмножиною множини справа
{1, 2} >= {1, 2, 3} # => False
# Перевірити, чи є множина зліва підмножиною множини справа
{1, 2} <= {1, 2, 3} # => True
# Перевірка на існування в множині за допомогою in
2 in filled_set # => True
10 in filled_set # => False
# Зробити копію на один рівень глибини
filled_set = some_set.copy() # filled_set це {1, 2, 3, 4, 5}
filled_set is some_set # => False
####################################################
## 3. Потік керування та ітерабельні об'єкти
####################################################
# Давайте просто створимо змінну
some_var = 5
# Ось оператор if. Відступи важливі в Python!
# Угода полягає у використанні чотирьох пробілів, а не табуляції.
# Це друкує "some_var is smaller than 10"
if some_var > 10:
print("some_var is totally bigger than 10.")
elif some_var < 10: # Цей блок elif необов'язковий.
print("some_var is smaller than 10.")
else: # Це теж необов'язково.
print("some_var is indeed 10.")
# Match/Case — Введено в Python 3.10
# Він порівнює значення з кількома шаблонами і виконує відповідний блок case.
command = "run"
match command:
case "run":
print("The robot started to run 🏃♂️")
case "speak" | "say_hi": # кілька варіантів (шаблон АБО)
print("The robot said hi 🗣️")
case code if command.isdigit(): # умовний вираз
print(f"The robot execute code: {code}")
case _: # _ це підстановочний знак, який ніколи не дає збою (як default/else)
print("Invalid command ❌")
# Вивід: "the robot started to run 🏃♂️"
"""
Цикли for ітеруються по списках
друкує:
dog is a mammal
cat is a mammal
mouse is a mammal
"""
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
# Ви можете використовувати format() для інтерполяції форматованих рядків
print("{} is a mammal".format(animal))
"""
"range(number)" повертає ітерабельний об'єкт чисел
від нуля до (але не включаючи) заданого числа
друкує:
0
1
2
3
"""
for i in range(4):
print(i)
"""
"range(lower, upper)" повертає ітерабельний об'єкт чисел
від нижнього числа до верхнього числа
друкує:
4
5
6
7
"""
for i in range(4, 8):
print(i)
"""
"range(lower, upper, step)" повертає ітерабельний об'єкт чисел
від нижнього числа до верхнього числа, збільшуючи
на крок. Якщо крок не вказано, значення за замовчуванням дорівнює 1.
друкує:
4
6
"""
for i in range(4, 8, 2):
print(i)
"""
Цикл по списку для отримання як індексу, так і значення кожного елемента списку:
0 dog
1 cat
2 mouse
"""
animals = ["dog", "cat", "mouse"]
for i, value in enumerate(animals):
print(i, value)
"""
Цикли while виконуються, поки умова не перестане виконуватися.
друкує:
0
1
2
3
"""
x = 0
while x < 4:
print(x)
x += 1 # Скорочення для x = x + 1
# Обробка винятків за допомогою блоку try/except
try:
# Використовуйте "raise", щоб викликати помилку
raise IndexError("This is an index error")
except IndexError as e:
pass # Утримайтеся від цього, забезпечте відновлення (наступний приклад).
except (TypeError, NameError):
pass # Кілька винятків можна обробляти спільно.
else: # Необов'язковий блок для блоку try/except. Повинен слідувати
# за всіма блоками except.
print("All good!") # Виконується тільки якщо код у try не викликав винятків
finally: # Виконується за будь-яких обставин
print("We can clean up resources here")
# Замість try/finally для очищення ресурсів ви можете використовувати оператор with
with open("myfile.txt") as f:
for line in f:
print(line)
# Запис у файл
contents = {"aa": 12, "bb": 21}
with open("myfile1.txt", "w") as file:
file.write(str(contents)) # записує рядок у файл
import json
with open("myfile2.txt", "w") as file:
file.write(json.dumps(contents)) # записує об'єкт у файл
# Читання з файлу
with open("myfile1.txt") as file:
contents = file.read() # читає рядок з файлу
print(contents)
# друкує: {"aa": 12, "bb": 21}
with open("myfile2.txt", "r") as file:
contents = json.load(file) # читає json об'єкт з файлу
print(contents)
# друкує: {"aa": 12, "bb": 21}
# Python пропонує фундаментальну абстракцію, яка називається Iterable (Ітерабельний об'єкт).
# Ітерабельний об'єкт - це об'єкт, який можна розглядати як послідовність.
# Об'єкт, що повертається функцією range, є ітерабельним.
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
our_iterable = filled_dict.keys()
print(our_iterable) # => dict_keys(['one', 'two', 'three']). Це об'єкт,
# який реалізує наш інтерфейс Iterable.
# Ми можемо пройтися по ньому циклом.
for i in our_iterable:
print(i) # Друкує one, two, three
# Однак ми не можемо звертатися до елементів за індексом.
our_iterable[1] # Викликає TypeError
# Ітерабельний об'єкт - це об'єкт, який знає, як створити ітератор.
our_iterator = iter(our_iterable)
# Наш ітератор - це об'єкт, який може пам'ятати стан під час проходження через
# нього. Ми отримуємо наступний об'єкт за допомогою "next()".
next(our_iterator) # => "one"
# Він зберігає стан під час ітерації.
next(our_iterator) # => "two"
next(our_iterator) # => "three"
# Після того, як ітератор повернув усі свої дані, він викликає
# виняток StopIteration
next(our_iterator) # Викликає StopIteration
# Ми також можемо пройтися по ньому циклом, насправді, "for" робить це неявно!
our_iterator = iter(our_iterable)
for i in our_iterator:
print(i) # Друкує one, two, three
# Ви можете отримати всі елементи ітерабельного об'єкта або ітератора викликом list().
list(our_iterable) # => Повертає ["one", "two", "three"]
list(our_iterator) # => Повертає [], оскільки стан збережено
####################################################
## 4. Функції
####################################################
# Використовуйте "def" для створення нових функцій
def add(x, y):
print("x is {} and y is {}".format(x, y))
return x + y # Повернення значень за допомогою оператора return
# Виклик функцій з параметрами
add(5, 6) # => друкує "x is 5 and y is 6" і повертає 11
# Інший спосіб виклику функцій - з іменованими аргументами
add(y=6, x=5) # Іменовані аргументи можуть надходити в будь-якому порядку.
# Ви можете визначити функції, які приймають змінну кількість
# позиційних аргументів
def varargs(*args):
return args
varargs(1, 2, 3) # => (1, 2, 3)
# Ви можете визначити функції, які приймають змінну кількість
# іменованих аргументів, також
def keyword_args(**kwargs):
return kwargs
# Давайте викличемо її, щоб побачити, що станеться
keyword_args(big="foot", loch="ness") # => {"big": "foot", "loch": "ness"}
# Ви можете робити і те, і інше одночасно, якщо хочете
def all_the_args(*args, **kwargs):
print(args)
print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) друкує:
(1, 2)
{"a": 3, "b": 4}
"""
# При виклику функцій ви можете робити протилежне до args/kwargs!
# Використовуйте *, щоб розгорнути args (кортежі) і **, щоб розгорнути kwargs (словники).
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args) # еквівалентно: all_the_args(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs) # еквівалентно: all_the_args(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs) # еквівалентно: all_the_args(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)
# Повернення кількох значень (з присвоєнням кортежу)
def swap(x, y):
return y, x # Повертає кілька значень як кортеж без дужок.
# (Примітка: дужки були виключені, але можуть бути включені)
x = 1
y = 2
x, y = swap(x, y) # => x = 2, y = 1
# (x, y) = swap(x,y) # Знову ж таки, використання дужок необов'язкове.
# глобальна область видимості
x = 5
def set_x(num):
# локальна область видимості починається тут
# локальна змінна x не те саме, що глобальна змінна x
x = num # => 43
print(x) # => 43
def set_global_x(num):
# global вказує, що конкретна змінна живе в глобальній області видимості
global x
print(x) # => 5
x = num # глобальна змінна x тепер встановлена в 6
print(x) # => 6
set_x(43)
set_global_x(6)
"""
прінтить:
43
5
6
"""
# Python має функції першого класу
def create_adder(x):
def adder(y):
return x + y
return adder
add_10 = create_adder(10)
add_10(3) # => 13
# Замикання у вкладених функціях:
# Ми можемо використовувати ключове слово nonlocal для роботи зі змінними у вкладеній області видимості, які не повинні бути оголошені у внутрішніх функціях.
def create_avg():
total = 0
count = 0
def avg(n):
nonlocal total, count
total += n
count += 1
return total/count
return avg
avg = create_avg()
avg(3) # => 3.0
avg(5) # (3+5)/2 => 4.0
avg(7) # (8+7)/3 => 5.0
# Є також анонімні функції
(lambda x: x > 2)(3) # => True
(lambda x, y: x ** 2 + y ** 2)(2, 1) # => 5
# Є вбудовані функції вищого порядку
list(map(add_10, [1, 2, 3])) # => [11, 12, 13]
list(map(max, [1, 2, 3], [4, 2, 1])) # => [4, 2, 3]
list(filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])) # => [6, 7]
# Ми можемо використовувати спискові включення(list comprehensions) для гарних map і filter
# Спискове включення зберігає вивід як список (який сам може бути вкладеним).
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] # => [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] # => [6, 7]
# Ви можете створювати включення множин і словників також(set/dict comprehensions).
{x for x in "abcddeef" if x not in "abc"} # => {'d', 'e', 'f'}
{x: x**2 for x in range(5)} # => {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
####################################################
## 5. Модулі
####################################################
# Ви можете імпортувати модулі
import math
print(math.sqrt(16)) # => 4.0
# Ви можете отримати конкретні функції з модуля
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7)) # => 4
print(floor(3.7)) # => 3
# Ви можете імпортувати всі функції з модуля.
# Попередження: це не рекомендується
from math import *
# Ви можете скорочувати назви модулів
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) # => True
# Модулі Python - це просто звичайні файли Python. Ви
# можете написати свої власні та імпортувати їх. Назва
# модуля збігається з назвою файлу.
# Ви можете дізнатися, які функції та атрибути
# визначені в модулі.
import math
dir(math)
# Якщо у вас є скрипт Python з назвою math.py в тій самій
# папці, що й ваш поточний скрипт, файл math.py буде
# завантажено замість вбудованого модуля Python.
# Це відбувається тому, що локальна папка має пріоритет
# над вбудованими бібліотеками Python.
####################################################
## 6. Класи
####################################################
# Ми використовуємо оператор "class" для створення класу
class Human:
# Атрибут класу. Він спільний для всіх екземплярів цього класу
species = "H. sapiens"
# Базовий ініціалізатор, він викликається при створенні екземпляра цього класу.
# Зверніть увагу, що подвійні підкреслення на початку і в кінці позначають об'єкти
# або атрибути, які використовуються Python, але живуть у контрольованих користувачем
# просторах імен. Методи (або об'єкти чи атрибути), такі як: __init__, __str__,
# __repr__ тощо, називаються спеціальними методами (або іноді dunder
# методами). Ви не повинні вигадувати такі імена самостійно.
def __init__(self, name):
# Присвоїти аргумент атрибуту name екземпляра
self.name = name
# Ініціалізувати властивість
self._age = 0 # підкреслення на початку вказує, що властивість "age"
# призначена для внутрішнього використання
# не покладайтеся на те, що це буде примусово: це підказка іншим розробникам
# Метод екземпляра. Всі методи приймають "self" як перший аргумент
def say(self, msg):
print("{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg))
# Інший метод екземпляра
def sing(self):
return "yo... yo... microphone check... one two... one two..."
# Метод класу є спільним для всіх екземплярів
# Вони викликаються з класом, що викликає, як першим аргументом
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# Статичний метод викликається без посилання на клас або екземпляр
@staticmethod
def grunt():
return "*grunt*"
# Властивість (property) схожа на геттер.
# Вона перетворює метод age() на атрибут тільки для читання з тим самим ім'ям.
# Однак у Python немає потреби писати тривіальні геттери та сеттери.
@property
def age(self):
return self._age
# Це дозволяє встановлювати властивість
@age.setter
def age(self, age):
self._age = age
# Це дозволяє видаляти властивість
@age.deleter
def age(self):
del self._age
# Коли інтерпретатор Python читає вихідний файл, він виконує весь його код.
# Ця перевірка __name__ гарантує, що цей блок коду виконується тільки тоді, коли цей
# модуль є основною програмою.
if __name__ == "__main__":
# Створити екземпляр класу
i = Human(name="Ian")
i.say("hi") # "Ian: hi"
j = Human("Joel")
j.say("hello") # "Joel: hello"
# i та j є екземплярами типу Human; тобто вони є об'єктами Human.
# Викликати наш метод класу
i.say(i.get_species()) # "Ian: H. sapiens"
# Змінити спільний атрибут
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.say(i.get_species()) # => "Ian: H. neanderthalensis"
j.say(j.get_species()) # => "Joel: H. neanderthalensis"
# Викликати статичний метод
print(Human.grunt()) # => "*grunt*"
# Статичні методи також можуть викликатися екземплярами
print(i.grunt()) # => "*grunt*"
# Оновити властивість для цього екземпляра
i.age = 42
# Отримати властивість
i.say(i.age) # => "Ian: 42"
j.say(j.age) # => "Joel: 0"
# Видалити властивість
del i.age
# i.age # => це викликало б AttributeError
####################################################
## 6.1 Успадкування
####################################################
# Успадкування дозволяє визначати нові дочірні класи, які успадковують методи та
# змінні від свого батьківського класу.
# Використовуючи клас Human, визначений вище, як базовий або батьківський клас, ми можемо
# визначити дочірній клас, Superhero, який успадковує змінні, такі як "species",
# "name" та "age", а також методи, такі як "sing" та "grunt"
# від класу Human, але також може мати свої власні унікальні властивості.
# Щоб скористатися перевагами модульності за файлами, ви можете розмістити класи вище
# у їхніх власних файлах, скажімо, human.py
# Щоб імпортувати функції з інших файлів, використовуйте наступний формат
# from "filename-without-extension" import "function-or-class"
from human import Human
# Вкажіть батьківський клас(и) як параметри визначення класу
class Superhero(Human):
# Якщо дочірній клас повинен успадковувати всі визначення батьківського класу без
# будь-яких змін, ви можете просто використовувати ключове слово "pass" (і нічого більше)
# але в цьому випадку воно закоментоване, щоб дозволити унікальний дочірній клас:
# pass
# Дочірні класи можуть перевизначати атрибути своїх батьків
species = "Superhuman"
# Діти автоматично успадковують конструктор свого батьківського класу, включаючи
# його аргументи, але також можуть визначати додаткові аргументи або визначення
# і перевизначати його методи, такі як конструктор класу.
# Цей конструктор успадковує аргумент "name" від класу "Human" і
# додає аргументи "superpower" та "movie":
def __init__(self, name, movie=False,
superpowers=["super strength", "bulletproofing"]):
# додати додаткові атрибути класу:
self.fictional = True
self.movie = movie
# пам'ятайте про змінні значення за замовчуванням, оскільки значення за замовчуванням є спільними
self.superpowers = superpowers
# Функція "super" дозволяє отримати доступ до методів батьківського класу,
# які перевизначені дочірнім класом, у цьому випадку, метод __init__.
# Це викликає конструктор батьківського класу:
super().__init__(name)
# перевизначити метод sing
def sing(self):
return "Dun, dun, DUN!"
# додати додатковий метод екземпляра
def boast(self):
for power in self.superpowers:
print("I wield the power of {pow}!".format(pow=power))
if __name__ == "__main__":
sup = Superhero(name="Tick")
# Перевірка типу екземпляра
if isinstance(sup, Human):
print("I am human")
if type(sup) is Superhero:
print("I am a superhero")
# Отримати "Порядок вирішення методів" (Method Resolution Order), який використовується як getattr(), так і super()
# (порядок, у якому класи шукаються для атрибута або методу)
# Цей атрибут є динамічним і може бути оновлений
print(Superhero.__mro__) # => (<class '__main__.Superhero'>,
# => <class 'human.Human'>, <class 'object'>)
# Викликає батьківський метод, але використовує власний атрибут класу
print(sup.get_species()) # => Superhuman
# Викликає перевизначений метод
print(sup.sing()) # => Dun, dun, DUN!
# Викликає метод з Human
sup.say("Spoon") # => Tick: Spoon
# Викликає метод, який існує тільки в Superhero
sup.boast() # => I wield the power of super strength!
# => I wield the power of bulletproofing!
# Успадкований атрибут класу
sup.age = 31
print(sup.age) # => 31
# Атрибут, який існує тільки в Superhero
print("Am I Oscar eligible? " + str(sup.movie))
####################################################
## 6.2 Множинне успадкування
####################################################
# Ще одне визначення класу
# bat.py
class Bat:
species = "Baty"
def __init__(self, can_fly=True):
self.fly = can_fly
# Цей клас також має метод say
def say(self, msg):
msg = "... ... ..."
return msg
# І свій власний метод також
def sonar(self):
return "))) ... ((("
if __name__ == "__main__":
b = Bat()
print(b.say("hello"))
print(b.fly)
# І ще одне визначення класу, яке успадковує від Superhero та Bat
# superhero.py
from superhero import Superhero
from bat import Bat
# Визначити Batman як дочірній клас, який успадковує від Superhero та Bat
class Batman(Superhero, Bat):
def __init__(self, *args, **kwargs):
# Зазвичай для успадкування атрибутів потрібно викликати super:
# super(Batman, self).__init__(*args, **kwargs)
# Однак тут ми маємо справу з множинним успадкуванням, і super()
# працює тільки з наступним базовим класом у списку MRO.
# Тому замість цього ми явно викликаємо __init__ для всіх предків.
# Використання *args та **kwargs дозволяє чисто передавати
# аргументи, причому кожен батько "знімає шар цибулі".
Superhero.__init__(self, "anonymous", movie=True,
superpowers=["Wealthy"], *args, **kwargs)
Bat.__init__(self, *args, can_fly=False, **kwargs)
# перевизначити значення для атрибута name
self.name = "Sad Affleck"
def sing(self):
return "nan nan nan nan nan batman!"
if __name__ == "__main__":
sup = Batman()
# Порядок вирішення методів (MRO)
print(Batman.__mro__) # => (<class '__main__.Batman'>,
# => <class 'superhero.Superhero'>,
# => <class 'human.Human'>,
# => <class 'bat.Bat'>, <class 'object'>)
# Викликає батьківський метод, але використовує власний атрибут класу
print(sup.get_species()) # => Superhuman
# Викликає перевизначений метод
print(sup.sing()) # => nan nan nan nan nan batman!
# Викликає метод з Human, тому що порядок успадкування має значення
sup.say("I agree") # => Sad Affleck: I agree
# Викликає метод, який існує тільки у 2-го предка
print(sup.sonar()) # => ))) ... (((
# Успадкований атрибут класу
sup.age = 100
print(sup.age) # => 100
# Успадкований атрибут від 2-го предка, чиє значення за замовчуванням було перевизначено.
print("Can I fly? " + str(sup.fly)) # => Can I fly? False
####################################################
## 7. Просунуті теми
####################################################
# Генератори допомагають створювати "лінивий" код.
def double_numbers(iterable):
for i in iterable:
yield i + i
# Генератори ефективні з точки зору пам'яті, оскільки вони завантажують лише дані, необхідні для
# обробки наступного значення в ітерабельному об'єкті. Це дозволяє їм виконувати
# операції над інакше занадто великими діапазонами значень.
# ПРИМІТКА: `range` замінює `xrange` в Python 3.
for i in double_numbers(range(1, 900000000)): # `range` - це генератор.
print(i)
if i >= 30:
break
# Так само, як ви можете створити спискове включення, ви можете створити генераторні
# включення також.
values = (-x for x in [1,2,3,4,5])
for x in values:
print(x) # друкує -1 -2 -3 -4 -5 в консоль/термінал
# Ви також можете перетворити генераторне включення безпосередньо в список.
values = (-x for x in [1,2,3,4,5])
gen_to_list = list(values)
print(gen_to_list) # => [-1, -2, -3, -4, -5]
# Декоратори - це форма синтаксичного цукру.
# Вони роблять код легшим для читання, виконуючи громіздкий синтаксис.
# Обгортки (Wrappers) - це один з типів декораторів.
# Вони дійсно корисні для додавання логування до існуючих функцій без необхідності їх змінювати.
def log_function(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Entering function", func.__name__)
result = func(*args, **kwargs)
print("Exiting function", func.__name__)
return result
return wrapper
@log_function # еквівалентно:
def my_function(x,y): # def my_function(x,y):
"""Додає два числа."""
return x+y # return x+y
# my_function = log_function(my_function)
# Декоратор @log_function говорить нам, коли ми починаємо читати визначення функції
# для my_function, що ця функція буде обгорнута log_function.
# Коли визначення функцій довгі, може бути важко розібрати недекороване
# присвоєння в кінці визначення.
my_function(1,2) # => "Entering function my_function"
# => "3"
# => "Exiting function my_function"
# Але є проблема.
# Що станеться, якщо ми спробуємо отримати інформацію про my_function?
print(my_function.__name__) # => 'wrapper'
print(my_function.__doc__) # => None (функція-обгортка не має рядка документації)
# Оскільки наш декоратор еквівалентний my_function = log_function(my_function)
# ми замінили інформацію про my_function інформацією з wrapper
# Виправимо це за допомогою functools
from functools import wraps
def log_function(func):
@wraps(func) # це гарантує, що рядок документації, ім'я функції, список аргументів тощо будуть скопійовані
# до обгорнутої функції - замість того, щоб бути заміненими інформацією wrapper
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Entering function", func.__name__)
result = func(*args, **kwargs)
print("Exiting function", func.__name__)
return result
return wrapper
@log_function
def my_function(x,y):
"""Adds two numbers together."""
return x+y
my_function(1,2) # => "Entering function my_function"
# => "3"
# => "Exiting function my_function"
print(my_function.__name__) # => 'my_function'
print(my_function.__doc__) # => 'Adds two numbers together.'
Маєте пораду? А може, виправлення? Відкрийте Issue у GitHub-репозиторії або зробіть pull request самостійно!
Автор початкової версії Louie Dinh, оновлено 1 авторами.